Степан Шепилов, учащийся на третьем курсе Института прикладной математики и компьютерных наук Томского государственного университета (ТГУ), успешно совмещает учебу с профессиональной деятельностью в компании "Газпромнефть-Цифровые решения". В рамках своей работы он ведет проект, связанный с логистикой нефти. О том, как он поступил в университет, о своем гуманитарном прошлом и текущих успехах в сфере информационных технологий, Степан поделился в интервью с РИА Томск.
Степан родом из Колпашево Томской области, и с 16 лет он осознал, что хочет продолжить образование в одном из томских вузов. Обучаясь в специализированном IT-классе, он выбрал направление, связанное с машинным обучением и анализом данных. "Я был гуманитарием, но денежная мотивация и интерес к машинному обучению сыграли свою роль в выборе. Эта область предоставляет возможность постоянно обучаться и развиваться," – отметил он.
Степан объяснил, что машинное обучение – это сфера, в которой специалисты взаимодействуют с данными, чтобы принимать обоснованные решения или делать прогнозы. Например, можно предсказать стоимость акций на месяц вперед, что позволит определить, стоит ли их продавать или покупать. "Машинное обучение включает в себя различные алгоритмы и нейронные сети, помогающие достигать этих целей," – добавил он.
При обсуждении учебного процесса в ТГУ, Степан отметил положительный опыт, связанный с лабораторными работами. "Мне нравится, что я могу выполнять лабораторные работы дома и приходить сдавать их в вуз. Это позволяет лучше планировать свое время," – рассказал он. Однако, по его словам, есть и недостатки, такие как большое количество гуманитарных предметов. "Это обязательная часть, но не всегда интересная," – отметил Степан, указывая на предметы вроде "Основы российской государственности" и "История России".
На первом курсе Степан особенно увлекся "Основами программирования", а на втором его любимым стал курс по параллельному программированию, где он изучал, как ускорить выполнение программ. На третьем курсе его интерес привлек курс по "Объектно-ориентированному анализу и проектированию", который включал выполнение крупных проектов на нескольких языках программирования.
Говоря о своей работе, Степан рассказал, что он работает в "Газпромнефть-Цифровые решения" как аналитик данных, куда попал через производственную практику. "Я начал работать на втором курсе, и после стажировки меня официально трудоустроили. Рабочий процесс включает много встреч и бумажной работы," – поделился он.
Степан также отметил, что университет дает хорошие базовые знания, но для специалистов в области машинного обучения важно постоянно учиться и адаптироваться к новым данным и технологиям. "Университет не всегда успевает за быстро меняющейся отраслью, но мой факультет хорошо подготавливает нас к программированию и написанию качественного кода," – пояснил он.
Отвечая на вопрос о своих планах на будущее, Степан выразил желание продолжать работать в своей компании и поступать в магистратуру. "Для специалиста по машинному обучению важна научная степень. Я планирую писать диссертацию, связанной с анализом данных из небольших месторождений, используя физически информированное обучение и мультиагентные системы," – добавил он.
Кроме учебы и работы, Степан находит время для спорта. Он занимается пауэрлифтингом уже 10 лет и активно участвует в игровых видах спорта с одногруппниками. "Спорт важен, особенно при сидячем образе жизни," – подчеркнул он.
Интересно, что Степан изначально не был склонен к техническим предметам. Он занимался гуманитарными науками, языками и правом до 16 лет, когда встретил репетитора, который вдохновил его на изучение математики. "Теперь я понимаю, что логика и аналитические способности важны в любой профессии, и это помогает мне и в гуманитарных исследованиях," – заключил он.